L'AI nei data center tra hype e realtà

L’AI generativa è al centro dell’attenzione anche nel settore dei data center, promettendo innovazioni rivoluzionarie. Ma come si sa tra l’hype e la realtà c’è sempre un gap: quale può essere l’impatto reale dell’AI sui data center? È un fatto che l’AI sta già trasformando il settore, con applicazioni quali gli algoritmi che ottimizzano i sistemi di raffreddamento in tempo reale, la manutenzione predittiva che minimizza i tempi di inattività, o le nuove modalità di progettazione dei data center. Il tema viene affrontato in questa chiacchierata a tutto campo con Chris Coward, Head of Project Management di BCS Consulting,

Chris Coward di BCS Consulting

Si parla tanto di AI, forse troppo. Come però sappiamo c’è sempre un gap tra hype e realtà: quale può essere il reale impatto dell’AI nel settore data center?

Sebbene l’AI abbia un immenso potenziale, non si tratta di robot che domani conquisteranno il mondo. L’impatto reale è più sfumato e si basa su applicazioni pratiche. La stiamo vedendo eccellere in attività che comportano l’elaborazione di enormi insiemi di dati, l’ottimizzazione di sistemi complessi e l’automazione di processi che in precedenza richiedevano all’uomo molto tempo.

Nel mondo dei data center, questo si traduce in una serie di vantaggi tangibili. Immaginiamo gli algoritmi di intelligenza artificiale che monitorano costantemente i sistemi di raffreddamento, effettuando microregolazioni in tempo reale per rispondere anche alle minime fluttuazioni della temperatura e del carico dei server. Questo livello di precisione non era possibile prima, e si traduce in un significativo risparmio energetico e in una riduzione dell’impronta di carbonio. L’AI sta rivoluzionando anche la manutenzione predittiva. Invece di affidarsi a controlli programmati o di aspettare che le apparecchiature si guastino, può analizzare i dati provenienti dai sensori per anticipare potenziali problemi prima che si verifichino. In questo modo si riducono al minimo i tempi di inattività e i costi di manutenzione, e si garantisce un funzionamento complessivamente più fluido.

Una delle maggiori preoccupazioni legate all’AI è quella relativa ai posti di lavoro: ma davvero vedremo i robot alla conquista dei data center?

È del tutto comprensibile che le persone siano preoccupate per il proprio lavoro di fronte alle nuove tecnologie. È una reazione naturale. Tuttavia, sono fermamente convinto che l’AI, se implementata in modo ponderato, rappresenti un’opportunità invece che una minaccia per la forza lavoro. La chiave è cambiare prospettiva: invece di considerare l’AI come un sostituto degli esseri umani, occorre vederla come un potente strumento che può aumentare le nostre capacità. Immaginiamo di liberare gli ingegneri altamente qualificati da ore di noiosa analisi dei dati, consentendo loro di concentrarsi sull’innovazione, la pianificazione strategica e la risoluzione di problemi complessi che richiedono abilità esclusivamente umane come la creatività e il pensiero critico. L’intelligenza artificiale può gestire il lavoro pesante quando si tratta di elaborare i dati, ma è l’elemento umano che continuerà a guidare la vera innovazione e il progresso nel settore dei data center.

I data center sono ecosistemi complessi. Quando parliamo dell’impatto dell’AI, non si tratta solo di software, ma anche di progettazione, consumi energetici e altro ancora. In che modo l’AI può cambiare il modo in cui in data center vengono costruiti e gestiti?

Sicuramente l’impatto dell’intelligenza artificiale sui data center va ben oltre il semplice software. Sta influenzando tutto, dal layout fisico e dall’ubicazione di queste strutture al modo in cui vengono gestite, raffreddate e alimentate. Abbiamo già accennato al ruolo dell’AI nell’ottimizzazione dei sistemi di raffreddamento e nella manutenzione predittiva, ma la questione va ancora più a fondo. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per progettare layout di server più efficienti, ottimizzando il flusso d’aria e riducendo gli sprechi energetici. Ma viene anche sfruttata per analizzare i modelli meteorologici e i prezzi dell’energia in tempo reale, consentendo ai data center di spostare il consumo energetico nei periodi in cui le fonti rinnovabili sono più abbondanti o l’elettricità è più economica. Questo livello di sofisticazione basato sui dati sta trasformando il modo in cui pensiamo alla sostenibilità e all’efficienza dei data center.

Come molti altri settori tecnologici, anche quello dei data center deve far fronte a una significativa carenza di competenze. Quanto è realistico pensare che l’AI possa contribuire a risolvere il problema e cosa servirebbe per far sì che questo accada?

La carenza di competenze è un problema reale e pressante e, anche se l’AI da sola non lo risolverà magicamente, può essere un potente strumento. La chiave è sfruttare le sue capacità di automazione per liberare i professionisti esperti, consentendo loro di dedicare più tempo al tutoring e alla formazione della prossima generazione di talenti.

Per esempio, invece di dedicare innumerevoli ore a compiti di routine che potrebbero essere automatizzati, l’AI può far sì di toglierli dalla “to do list” delle risorse più competenti e qualificate, facendo in mondo che si concentrino sul trasferimento delle conoscenze, fornendo formazione pratica ai più giovani. Dobbiamo anche lavorare a stretto contatto con gli istituti di formazione per garantire che i programmi di studio siano allineati con le competenze necessarie in un mondo di data center guidato dall’AI.

L’AI comporta una serie di considerazioni etiche, soprattutto per quanto riguarda la privacy e la proprietà dei dati. Quali sono le sfide principali in questo ambito?

Questo è un punto critico. Man mano che l’AI assume maggiori responsabilità nei data center, bisogna considerare attentamente le implicazioni etiche. La privacy dei dati è fondamentale. Queste strutture ospitano grandi quantità di informazioni sensibili e gli algoritmi di AI richiedono l’accesso a questi dati, creando rischi di violazione e uso improprio. Le aziende devono dare priorità a solide policy di governance e di anonimizzazione dei dati, oltre che a tecniche come il “federated learning” per proteggere le informazioni sensibili.

Oltre alla privacy, vanno anche affrontati i potenziali pregiudizi negli algoritmi di AI. Se addestrati su dati distorti, questi sistemi possono perpetuare e amplificare le disuguaglianze esistenti. È fondamentale garantire set di dati di addestramento diversificati e rappresentativi, utilizzare strumenti di rilevamento dei pregiudizi e incorporare la supervisione umana, soprattutto nelle decisioni critiche. Anche la trasparenza è fondamentale. I modelli di AI spiegabili (XAI), che forniscono informazioni sul loro processo decisionale, possono creare fiducia e consentire una migliore identificazione e correzione degli errori. In definitiva, l’implementazione responsabile dell’AI nei data center richiede un approccio proattivo e multiforme che dia priorità alle considerazioni etiche insieme ai guadagni di efficienza e di prestazioni.

Che consigli dare alle aziende del settore dei data center che stanno iniziando a esplorare l’AI: quali insidie da evitare e quali i fattori chiave di successo?

Per le aziende di data center che si immergono nelle acque dell’AI, il consiglio principale è di iniziare con una strategia chiara e aspettative realistiche. Non cadere nella trappola di considerare l’AI come una soluzione magica per ogni problema, ma individuare i punti dolenti o le aree specifiche in cui l’AI può offrire vantaggi tangibili, come l’ottimizzazione dell’efficienza di raffreddamento, la previsione dei guasti alle apparecchiature o l’automazione dell’allocazione delle risorse.

Una volta stabilito un obiettivo chiaro, occorre investire nella comprensione della tecnologia, dei suoi limiti e delle considerazioni etiche, anche collaborando con esperti che possano guidare lungo l’intero processo. Senza dimenticare che il successo dell’implementazione dell’AI è un viaggio continuo di apprendimento, adattamento e innovazione responsabile, non una soluzione univoca.